stable diffusion实践操作-embedding(TEXTUAL INVERSION)

系列文章目录

本文专门开一节写图生图相关的内容,在看之前,可以同步关注:
stable diffusion实践操作


文章目录

  • 系列文章目录
  • 前言
    • 1、embeddding的功能
    • 2、如何去下载(https://civitai.com/models)
      • 2.1 筛选 TEXTUAL INVERSION
      • 2.2 筛选出来
      • 2.3 下载保存
      • 2.4 如何使用
      • 2.5 增加权重
      • 3.1 badhandv4 - AnimeIllustDiffusion
      • 3.2 bad_prompt Negative Embedding
      • 3.3 人物形象类的(Corneos D.va)
      • 3.6 ng_deepnegative_v1_75t
      • 3.7 DeepNegativeV1.x
  • 总结


前言

textualinversion 中文名为文本反转,可以理解为提示词的集合,提示词打包,可以省略大量的提示词。后缀safetensors,大小几十kb

本文根据B站A_Eye视频而来,需要看原视频的,可以进入:
Stable diffusion喂饭级基础教程 第九期 什么是embedding


1、embeddding的功能

可以理解为提示词的集合,可以省略大量的提示词。

下面是一篇关于embeddding的权威论文,感兴趣的小伙伴可以自己去看

我总结一下,举个例子,希望左图生成右图,那么对于左面的模型来说,右边的图是个新的概念,然而在一个大模型中,引入新的概念是很困难的,如果为了这个新的图片而重新训练模型,成本就太高了。

所以论文作者提出了一个新的想法,就是在文本编码器的嵌入空间中,找到新的伪装词,通过这个伪装词,去捕获高级语义和精细的视觉细节

换句话说,就是采用少量有图的文本,训练出一个新的反转文本,这个反转文本可以在生成图片的时候,可以嵌入到大模型的词汇库中,让左边模型学习到了右边图片的概念,从而生成带有右边特征的图片。
这样就可以使用语言文本,将新的特征注入到模型当中,训练成本低,使用方便,并且体积很小,唯一缺点是很难进行精确学习,但是对于普通人来说已经足够了。

2、如何去下载(https://civitai.com/models)

2.1 筛选 TEXTUAL INVERSION

2.2 筛选出来

2.3 下载保存

在C站可以下载:https://civitai.com
下载后存放地址:sd-webui-aki-v4.2\embeddings

2.4 如何使用

没有触发词,直接使用名称就可以了。注意得到是不要把负向embedding放到正向提示词中去了。


2.5 增加权重

## 3、embedding 收集的模型

3.1 badhandv4 - AnimeIllustDiffusion

此文本嵌入为负面文本嵌入。它能够在对画风影响较小的前提下改善AI生成图片的手部细节。如果它让你的模型表现得比以前更糟,请勿使用它。您可与其他负面文本嵌入一同使用。

如果你想使用效果更强的版本,请移步:NegativeEmbedding - AnimeIllustDiffusion | Stable Diffusion TextualInversion | Civitai。这是一个用于修理各种各样画质和畸形问题的负面pt。他效果强劲,但更可能会破坏您原本的风格,且占用大量词元数(使用它时,其实您也不需要再使用很多负面提示词)。

虽然它是为 AnimeIllustDiffusion 模型设计的,但您也可以在其他模型上使用。

另外,我发现它在较高的提示词相关性下(>=11)表现的更好。

使用方法
您应该将下载得到的负面文本嵌入文件,即 badhandv4.pt 文件放置在您 stable diffusion 目录下的 embeddings 文件夹内。之后,您只需要在填写负面提示词处输入 badhandv4 即可。

3.2 bad_prompt Negative Embedding

使用同上。

3.3 人物形象类的(Corneos D.va)

### 3.4 特定动作(AwaitingTongue Embedding) ### 3.5 Winter Style 冬日画风

3.6 ng_deepnegative_v1_75t

3.7 DeepNegativeV1.x

触发器:ng_deepnegative_v1_75t,ng_deepnegative_v1_75t

总结

以上就是今天要讲的内容。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/70040.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

数学建模--Topsis评价方法的Python实现

目录 1.算法流程简介 2.算法核心代码 3.算法效果展示 1.算法流程简介 """ TOPSIS(综合评价方法):主要是根据根据各测评对象与理想目标的接近程度进行排序. 然后在现有研究对象中进行相对优劣评价。 其基本原理就是求解计算各评价对象与最优解和最劣解的距离…

HGDB-修改分区表名称及键值

瀚高数据库 目录 环境 文档用途 详细信息 环境 系统平台:N/A 版本:4.5.7 文档用途 使用存储过程拼接SQL,修改分区名称、分区键值、并重新加入主表,适用于分区表较多场景。 详细信息 说明:本文档为测试过程&#xff1…

全国省市区三级地区MySQL数据(三张表)

建表语句 # 创建省信息表create table if not exists table_china_province (id int auto_increment comment 主键 primary key,province_id int(10) not null comment 省id,province_name varchar(50) default not null comment 省名称,co…

InfluxDB API -- InfluxDB笔记四

1.调试工具的安装 ApiPost (类似Postman) 2.InfluxDB v2 API 地址 官方地址: InfluxDB v2 API | InfluxDB OSS 2.7 Documentation 本地文档地址:host1:8086/docs 3.token认证 在web UI 的Load Data -> API Tokens里面可以复制,这个页面也可以创…

【N2】例题学习笔记

N2例题 《新"日本语能力测试"例题集》 听力原稿(PDF) 【10】 【問い】この筆者から見た「仕事ができる人」の特徴はどんなことか。 【提问】这位作者认为,仕事能力强的人具有什么特点呢? 【11】 文章 下の文章は、企業のあり方について…

视频集中存储/云存储/磁盘阵列EasyCVR平台分组批量绑定/取消设备功能详解

安防视频监控/视频集中存储/云存储/磁盘阵列EasyCVR平台视频能力丰富灵活,可支持的主流标准协议有国标GB28181、RTSP/Onvif、RTMP等,以及支持厂家私有协议与SDK接入,包括海康Ehome、海大宇等设备的SDK等。视频汇聚融合管理平台EasyCVR既具备传…

Logstash同步MySQL数据到ElasticSearch

当MySQL数据到一定的数量级,而且索引不能实现时,查询就会变得非常缓慢,所以使用ElasticSearch来查询数据。本篇博客介绍使用Logstash同步MySQL数据到ElasticSearch,再进行查询。 测试环境 Windows系统MySQL 5.7Logstash 7.0.1El…

Windows下搭建MavLink通信协议环境,并用C++程序测试

搭建环境 git克隆 git clone https://github.com/mavlink/mavlink.git --recursive安装python的future库 pip install future使用可视化工具生成mavlink库 XML是选择消息格式,也可以自定义Out是输出路径Language是生成的语言,我这里是CProtocol是协议…

前端日期减一天的笑话

vue日期减一天 给大家讲一个真实的笑话。最近做的一个项目,要统计不同年月日期的关联交易数量,由于和银行内数据对接取得数据都是T-1的,所以在首页根据日期统计一些交易数据量时默认是统计昨日的数据量。所以当时和前端约定好的让前端的妹子做…

Zabbix 利用 Grafana 进行图形展示

安装插件 配置数据源 导入模版 查看 1.安装 wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/grafana/yum/rpm/Packages/grafana-10.0.0-1.x86_64.rpm [rootrocky8 apps]# yum install grafana-10.0.0-1.x86_64.rpm [rootrocky8 apps]# systemctl start grafana-server.service …

肖sir__设计测试用例方法之等价类02_(黑盒测试)

设计测试用例方法之等价类02_(黑盒测试) 一、掌握常用的设计方法: 黑盒测试方法:等价类、边界值,状态迁移法、场景法、判定表、因果图、正交表,(7种) 经验测试方法:错误推测法、异常…

ACM模式数组构建二叉树Go语言实现

目的 想输入一个数组,然后构造二叉树 例如数组为[6, 2, 8, 0, 4, 7, 9, -1, -1, 3, 5] 对应的二叉树为: 参考资料 ACM模式数组构建二叉树 重点:如果父节点的数组下标是i,那么它的左孩子下标就是i*21,右孩子下标就是…

Go Web开发的高级技巧和最佳实践

Go Web开发的高级技巧和最佳实践 欢迎来到Go语言Web开发的高级技巧和最佳实践指南。在这篇文章中,我们将深入探讨Go语言Web应用程序的高级主题,包括性能优化、安全性、部署和微服务架构。 性能优化 性能是Web应用程序的关键因素之一。Go语言以其出色的…

eclipsejava

Linux eclipse java 明明是源码没问题,处理 utf-8 就是错误,只要加一行空格或其它无用语句,串串行,就正确了。神奇。

LeetCode 1123. 最深叶节点的最近公共祖先:DFS

【LetMeFly】1123.最深叶节点的最近公共祖先 力扣题目链接:https://leetcode.cn/problems/lowest-common-ancestor-of-deepest-leaves/ 给你一个有根节点 root 的二叉树,返回它 最深的叶节点的最近公共祖先 。 回想一下: 叶节点 是二叉树…

Android学习计划

安卓基础 Android Activity生命周期Application生命周期Android Service、IntentService,Service和组件间通信Activity的onNewIntentFragment的懒加载实现,参数传递与保存ContentProvider实例详解BroadcastReceiver使用总结Android消息机制Binder机制&a…

jmeter中的__setProperty用法

__setProperty 是一个用于设置 JMeter 属性的函数,基本语法: __setProperty(property, value)** property : 是要设置的属性的名称 ** value : 是要设置的属性的值在 JMeter中,可以使用 __setProperty 函数的元素: BeanShell …

Python3 简介

Python 是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。 Python 的设计具有很强的可读性,相比其他语言经常使用英文关键字,其他语言的一些标点符号,它具有比其他语言更有特色语法结构。 Python 是一种解释型语言&#xf…

Leetcode.1123 最深叶节点的最近公共祖先

题目链接 Leetcode.1123 最深叶节点的最近公共祖先 rating : 1607 题目描述 给你一个有根节点 root 的二叉树,返回它 最深的叶节点的最近公共祖先 。 回想一下: 叶节点 是二叉树中没有子节点的节点;树的根节点的 深度 为 0 0 0&#xff0…

车内信息安全技术-安全技术栈-软件安全

操作系统 1.隔离技术 信息安全中的隔离技术通常指的是将不同安全级别的信息或数据隔离开来,以保护敏感信息不受未授权的访问或泄露。在操作系统中,常见的隔离技术包括:虚拟化技术:通过虚拟化软件,将物理计算机分割成多个独立的虚拟计算机,每个虚拟计算机都可以运行独立的…